KI-Deployment: Wo wohnt Ihre Künstliche Intelligenz – und warum ist das so wichtig?
- Patrick Bäurer
- 4. Apr.
- 3 Min. Lesezeit
Künstliche Intelligenz ist nicht einfach nur Software – sie ist ein strategisches Werkzeug, das tief in Prozesse, Entscheidungen und Datenflüsse eines Unternehmens eingreift. Und genau deshalb stellt sich eine zentrale Frage: Wo wohnt Ihre KI eigentlich?
Ob in der Public Cloud, als Private-Cloud-Anwendung oder sogar on-premises auf eigenen Servern – jede dieser sogenannten KI-Deployment-Formen bringt spezifische Vor- und Nachteile mit sich. Und wer sich für das falsche „Wohnmodell“ entscheidet, riskiert Datenverluste, Rechtsverstöße oder unnötig hohe Kosten.
In diesem Beitrag werfen wir einen strukturierten Blick auf die drei gängigen Modelle – und helfen Ihnen, die passende Infrastruktur für Ihre KI zu wählen.
1. Öffentliche KI-Tools – Couchsurfing für Ihre KI 🛌
Beispiele: ChatGPT, Copilot, Gemini, Bard, DALL·E, Midjourney
Diese Anwendungen laufen über große, öffentlich zugängliche Cloud-Plattformen – oft US-amerikanisch gehostet.
Vorteile:
✅ Sofort verfügbar und ohne Installation nutzbar
✅ Ideal für Ideensammlungen, schnelle Textvorschläge oder kreative Aufgaben
✅ Nutzerfreundlich und auch für Nicht-Techniker zugänglich
Nachteile:
❌ Daten liegen auf fremden Servern, oft außerhalb der EU
❌ Keine Kontrolle darüber, ob und wie Eingaben gespeichert oder weiterverarbeitet werden
❌ Eingeschränkte rechtliche Verwertbarkeit – gerade bei personenbezogenen oder sensiblen Daten
Fazit: Gut geeignet für Brainstormings, Experimente oder erste KI-Erfahrungen – aber nicht für sensible Unternehmensdaten oder produktive Prozesse.
2. Private Cloud – Die eigene Mietwohnung für KI 🏢
Beispiele: Azure OpenAI (mit C5-Zertifizierung), SAP AI Core, IBM Watson Studio
Hierbei greifen Unternehmen auf dedizierte Cloud-Instanzen zurück, in denen sie KI-Modelle betreiben – entweder fremdentwickelt oder eigens trainiert.
Vorteile:
✅ Hoher Sicherheitsstandard (zertifizierte Rechenzentren, DSGVO-Konformität möglich)
✅ Skalierbar und flexibel – für verschiedene Workloads geeignet
✅ Geringer Wartungsaufwand, da der Anbieter Betrieb und Updates übernimmt
Nachteile:
❌ Volle Datensouveränität besteht nicht – der Anbieter verwaltet Infrastruktur und Zugriff
❌ Abhängigkeit vom Anbieter (Vendor-Lock-in)
❌ Teils hohe laufende Kosten bei intensiver Nutzung
Fazit: Die Private Cloud ist der Mittelweg: Sie bietet mehr Sicherheit und Kontrolle als Public Tools, ohne den Aufwand von Inhouse-Systemen – eignet sich gut für mittelgroße bis große Unternehmen, die produktiv mit KI arbeiten möchten.
3. On-Premises / In-House – Das Penthouse mit Hochsicherheitszaun 🏰
Beispiele: Eigene LLMs (wie LLaMA oder Mistral) auf firmeneigenen Servern
In diesem Modell werden KI-Systeme vollständig im eigenen Rechenzentrum oder auf dedizierter Infrastruktur betrieben.
Vorteile:
✅ Maximale Kontrolle über Daten, Modelle und Infrastruktur
✅ Keine Abhängigkeiten zu externen Dienstleistern
✅ Ideal für hochregulierte Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzsektor oder öffentliche Verwaltung
Nachteile:
❌ Hoher technischer Aufwand – Administration, Wartung und Monitoring sind komplex
❌ Hohe Kosten für Hardware, Energie, Sicherheit und Fachpersonal
❌ Längere Einführungszeit und schwierigeres Upgrading
Fazit: Dieses Modell eignet sich vor allem für Organisationen mit höchsten Anforderungen an Sicherheit und Compliance – vorausgesetzt, sie verfügen über die Ressourcen für Aufbau und Betrieb.
Wie treffe ich die richtige Wahl?
Die passende KI-Infrastruktur hängt nicht allein von den technischen Möglichkeiten ab, sondern von:
🧠 Datenschutzanforderungen (z. B. DSGVO, Branchenvorgaben)
📊 Geschäftskritikalität der Daten
💼 Verfügbarkeit von Fachkräften und Budget
🧰 Nutzungsszenario (Prototyping, produktiver Einsatz, internes Wissensmanagement etc.)
Es lohnt sich, eine Risiko-Nutzen-Abwägung zu treffen – nicht nur bezogen auf Technik, sondern auch auf Rechtskonformität, Revisionssicherheit und strategische Souveränität.
Zusammenfassung: Drei Wohnmodelle – drei Philosophien
Modell | Vorteile | Nachteile | Typische Nutzung |
Public Tools | Schnell, günstig, kreativ | Unsicher, keine Kontrolle | Brainstorming, Textvorschläge |
Private Cloud | Sicher, skalierbar, betreut | Teilweise Kontrolle, Anbieterbindung | Produktive Workflows, sensiblere Daten |
On-Premises | Höchste Sicherheit & Souveränität | Aufwendig, teuer | Kritische Systeme, regulierte Branchen |
Weiterführende Artikel & Ressourcen
📌 Plattform Lernende Systeme – "KI-Systeme sicher betreiben"
📌 Data & AI Cloud Framework – Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI)